pandas操作无表头的excel 由于个人强迫症,看不得表头,所以经常保存时使用 index=False, header=False。 这种excel再次读入操作时,要设置 header=None,就可以使用data[1] 来获取第2列了,下标从0开始。 data = pandas.read_excel('no_header.xlsx', sheet_name='sheet1', header=None) print(data[1]) 就是...
import pandas as pd ''' 这一段我们通过逆转矩阵,把pandas自动识别到的所谓列标题(实际是数据第一行)插入回原数据的第一行 ''' data = pd.read_excel('xxx') data_T = data.T data_T.insert(0, '00', data.columns) data = data_T.T # 重新设置列标题 data.columns = ['title1', 'title2'...
如果Excel文件的表头不在第一行,可以通过header参数指定表头所在的行号。例如,表头在第2行: df = pd.read_excel('example.xlsx', header=1) 如果Excel文件没有表头,可以将header参数设置为None,并在读取后手动设置列名。 ?七、其他常用参数 除了上述参数外,read_excel()函数还有许多其他常用参数,可以根据...
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1') >>> # 返回的是相同的 DataFrame name:如果没有表头, 可用此参数传入列表做表头 header:指定数据表的表头,默认值为0, 即将第一行作为表头 index_col:用作行索引的列编号或者列名,如果给定一个序列则有多个行索引。一般可以设定index_col=False指的是...
:param excelFile: :return:"""#header=None:表示所有数据均为body数据(没有表头) 反之不传header 则有表头(读到的数据是没有表头的)#data = pd.read_excel(excelFile, header=None)data =pd.read_excel(excelFile)#data.values 是pandas读取到的数据(二维数组) data.values[0][0]:表示第0行第0列print...
3.pandas操作Excel的行列 #1:读取指定行 df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 print(df.iloc[0]) #0表示第一行 这里读取数据并不包含表头,要注意哦! # iloc索引多行数据 print(df1.iloc[1:]) # iloc索引某些行某些列 print(df1.iloc[0:2, 0:1]) # 获取...
其实read_excel函数作用不仅仅从一个Excel文件中读取数据到DataFrame中。这个函数支持包括xls, xlsx, xlsm, xlsb, odf, ods 以及odt多种格式,而且不仅支持读一个sheet,而且支持读取多个sheet。 按照惯例,我们还是先看一下这个函数有哪些参数: pandas.read_excel(io ...
二、.read_excel() 参数 2.1 文件地址 io,sheet_name 2.2 设置表头 header names 【header】 【names】 2.3 设置索引列,可以灵活设置 2.4 解析列 usecols 2.5 squeeze 2.6 指定列的类型 dtype 2.7 指定解析模块 engine 2.8 列处理 converters 2.9 指定文本为布尔值 true_values、false_values 2.10跳过行 skiprows...
通过read_excel()函数会返回一个DataFrame对象,它是pandas中用于存储表格数据的数据结构,我们所有的操作都是基于这个对象进行操作的。 NameAgeGender Alice 23 Female Bob 27 Male Charlie 30 Male 有表头结果 Name Age Gender 0 Alice 23 Female 1 Bob 27 Male 2 Charlie 30 Male 无表头结果 0 1 2 0 Alice...